Voluntarios donan el poder computacional de sus dispositivos.
Nunca como ahora, el poder de la tecnología al servicio de la humanidad se había hecho tan evidente. Ejemplo de ello es el proyecto OpenPandemics COVID-19 que ha permitido la identificación de 70 compuestos virtuales para ser probados por su capacidad para inhibir el SARS-CoV2, el virus responsable de COVID-19, con la posible esperanza de conducir a nuevas opciones de tratamiento.
“Voluntarios de todo el mundo están donando el poder computacional de sus computadoras y teléfonos inteligentes a científicos que necesitaban una potencia de procesamiento masiva para realizar experimentos virtuales”, dijo Eduardo Gutiérrez, Presidente y Director General de IBM México.
En reunión virtual con los medios de comunicación, el directivo detalló que los voluntarios de OpenPandemics han realizado hasta ahora el equivalente a 70 mil años de potencia computacional, en otras palabras, una PC con un solo procesador necesitaría trabajar todo ese tiempo para realizar los cálculos.
“Esto lo que ha logrado es que se hayan completado 168 millones de tareas computacionales desde mayo, una tasa de aproximadamente un millón de tareas computacionales diarias”.
Eduardo Gutiérrez subrayó que si bien se está logrando un progreso significativo para encontrar vacunas y tratamientos para COVID-19, la identificación de medicamentos potenciales para combatir el virus sigue siendo fundamental para abordar cualquier brecha en la eficacia o distribución de la vacuna, o para futuras mutaciones del virus SARS-CoV2.
El directivo refirió que en mayo de 2020, World Community Grid de IBM, basado en IBM Cloud, se asoció con Scripps Research para lanzar el proyecto OpenPandemics-COVID-19, un esfuerzo que utiliza técnicas de modelado molecular para buscar compuestos químicos que podrían ser el punto de partida para desarrollar tratamientos potenciales para COVID-19.
“Hasta noviembre de 2020, con el apoyo de las computadoras de los voluntarios, World Community Grid de IBM ayudó a Scripps Research a identificar 70 compuestos químicos de una gran colección de 80 millones de moléculas candidatas, que ahora están programadas para pruebas de laboratorio”.
Ese proceso de identificación realizó miles de millones de cálculos de energía para comprobar qué tan bien la forma de los compuestos para un tratamiento potencial “coincidía” con los diferentes objetivos de proteínas virales cuando se “acoplaban” digitalmente durante una simulación.
C$T-GM
